Seminar Aiven Datenpipelines – Kafka, Flink, PostgreSQL und ClickHouse integrieren

Der Kurs entwickelt eine durchgängige Datenstrecke vom operativen Ursprung über Ereignisverarbeitung bis zur analytischen Nutzung. Nicht einzelne Klickfolgen, sondern Datenverträge, Fehlerpfade und Betriebsfähigkeit bestimmen die Architektur.

Inhaltsverzeichnis

1. Einordnung und Nutzen
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Lernziele
5. Seminarinhalte
6. Tag 1: Architektur, Ereignismodell und Ingestion
7. Tag 2: Transformation mit Flink und Bereitstellung in ClickHouse
8. Tag 3: Betrieb, Qualität und Wiederanlauf
9. Praxisübungen

Einordnung und Nutzen

Aiven for Apache Kafka bildet den Transport, PostgreSQL eine operative Quelle beziehungsweise Senke, Apache Flink die zustandsbehaftete Transformation und ClickHouse die analytische Auswertung. Serviceintegrationen, Kafka Connect, Schemas, SQL-Transformationen, Überwachung und Wiederanlauf werden in einer gemeinsamen Fallstudie verbunden.

Zielgruppe

• Software- und Datenentwicklung
• DevOps- und Plattform-Engineering
• Technische Architektur
• Data Engineering und Analytics Engineering
• Technische Verantwortliche für Streaming-Plattformen

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse zu Cloud-Diensten, Netzwerken und Datenbanken
• Sicherer Umgang mit Browser und Kommandozeile
• Für Übungen ein freigegebenes Aiven-Projekt oder eine vorbereitete Schulungsumgebung
• Grundkenntnisse in SQL
• Grundverständnis von Kafka-Topics, Produzenten und Konsumenten

Lernziele

• Eine mehrstufige Datenpipeline auf der Aiven Platform entwerfen
• Datenverträge, Schlüssel, Partitionierung und Schemas konsistent festlegen
• Daten über Kafka Connect und Serviceintegrationen bewegen
• Streams mit Flink SQL validieren, transformieren und anreichern
• ClickHouse für fortlaufende analytische Abfragen anbinden und betreiben
• Fehlerpfade, Wiederanlauf und Ende-zu-Ende-Überwachung umsetzen

Seminarinhalte

Jeder Arbeitsschritt wird praktisch umgesetzt, mit einem kurzen Funktionstest geprüft und als wiederholbarer Betriebsablauf dokumentiert.

Tag 1: Architektur, Ereignismodell und Ingestion

Der erste Tag legt Datenvertrag und Transportweg fest und baut die Basiskomponenten auf.

1. Schritt 1: Geschäftsereignisse und Qualitätsregeln definieren. Praktisches Arbeitsergebnis: eine Fallstudie in Ereignistypen, Schlüssel, Zeitstempel, Pflichtfelder und fachliche Gültigkeitsregeln zerlegt.
2. Schritt 2: Services und Netzwerkpfad planen. Praktisches Arbeitsergebnis: Kafka, PostgreSQL, Flink und ClickHouse nach Region, Verfügbarkeit, Datenfluss und zulässigen Verbindungen angeordnet.
3. Schritt 3: Topics und Partitionierung auslegen. Praktisches Arbeitsergebnis: Topicstruktur, Partitionsschlüssel, Replikation, Aufbewahrung und Kompaktierung anhand von Durchsatz und Wiederanlaufbedarf festgelegt.
4. Schritt 4: Schema- und Kompatibilitätsstrategie aufbauen. Praktisches Arbeitsergebnis: Schemas registriert, Entwicklungsversionen geprüft und Regeln für rückwärtskompatible Änderungen dokumentiert.
5. Schritt 5: Daten aus PostgreSQL in den Ereignisstrom überführen. Praktisches Arbeitsergebnis: eine geeignete Connector- beziehungsweise Integrationsstrecke konfiguriert, Ausgangstabellen vorbereitet und die erzeugten Ereignisse kontrolliert.

Tag 2: Transformation mit Flink und Bereitstellung in ClickHouse

Der zweite Tag erzeugt aus Rohereignissen belastbare, analytisch nutzbare Daten.

1. Schritt 1: Quell- und Senkentabellen in Flink modellieren. Praktisches Arbeitsergebnis: Kafka-basierte Tabellen mit Datentypen, Zeitattributen und Schlüsseln definiert und mit interaktiven Abfragen überprüft.
2. Schritt 2: Daten bereinigen und normalisieren. Praktisches Arbeitsergebnis: ungültige Werte gefiltert, Formate vereinheitlicht und fachliche Fehler in einen gesonderten Fehlerstrom geleitet.
3. Schritt 3: Zeitfenster und Aggregationen entwickeln. Praktisches Arbeitsergebnis: ereigniszeitbasierte Fenster, Gruppierungen und Kennzahlen erstellt sowie verspätete Ereignisse bewusst berücksichtigt.
4. Schritt 4: Stammdaten anreichern. Praktisches Arbeitsergebnis: Streaming-Daten mit einer referenzierten Datenquelle verbunden und das Verhalten bei fehlenden beziehungsweise geänderten Stammdaten geprüft.
5. Schritt 5: ClickHouse-Senke und Tabellenmodell aufbauen. Praktisches Arbeitsergebnis: eine geeignete Integration sowie Tabellen- und Sortierschlüssel eingerichtet und die fortlaufende Übernahme mit Kontrollabfragen validiert.

Tag 3: Betrieb, Qualität und Wiederanlauf

Der dritte Tag macht die Pipeline beobachtbar und beherrschbar.

1. Schritt 1: Ende-zu-Ende-Kennzahlen bestimmen. Praktisches Arbeitsergebnis: Durchsatz, Verzögerung, Consumer Lag, Verarbeitungsfehler und Aktualität der Analysedaten als messbare Serviceziele definiert.
2. Schritt 2: Monitoring und Dashboards einrichten. Praktisches Arbeitsergebnis: Service-Metriken und Logs zusammengeführt, Schwellenwerte festgelegt und ein Dashboard für den gesamten Datenweg aufgebaut.
3. Schritt 3: Fehler- und Wiederholungsstrategie umsetzen. Praktisches Arbeitsergebnis: nicht verarbeitbare Nachrichten, Connectorfehler und temporäre Senkenausfälle mit Quarantäne, begrenztem Retry und manueller Freigabe behandelt.
4. Schritt 4: Wiederanlauf und Reprocessing testen. Praktisches Arbeitsergebnis: ein definierter Zeitraum erneut verarbeitet, Duplikatrisiken bewertet und die Konsistenz zwischen Quell-, Stream- und Zielsystem geprüft.
5. Schritt 5: Betriebsübergabe dokumentieren. Praktisches Arbeitsergebnis: Abhängigkeiten, Zugangskonzepte, Deployments, Prüfroutinen, Alarmwege und Rückfallentscheidungen in ein gemeinsames Runbook überführt.

Praxisübungen

• Aufbau einer vollständigen Pipeline für Bestell- oder Sensordaten
• Kompatible Schemaänderung und kontrollierte Verarbeitung einer fehlerhaften Nachricht
• Flink-SQL-Abfrage mit Zeitfenster, Aggregation und Anreicherung
• ClickHouse-Tabellenmodell mit Aktualitäts- und Vollständigkeitskontrolle
• Störungssimulation an Connector und Senke mit dokumentiertem Wiederanlauf